Название ОП
|
7M03201 Data-журналистика
|
Область образования
|
7M03 Социальные науки, журналистика и информация
|
Направление подготовки
|
7M032 Журналистика и информация
|
Группа образовательных программ
|
M067 Журналистика и репортерское дело
|
Цель
|
Цель образовательной программы «Data журналистика» - качественная подготовка высококвалифицированных кадров масс-медиа в области анализа и визуализации больших данных, владеющими навыками цифровых технологий и основами искусственного интеллекта для журналистики.
Реализация образовательной программы направлена на формирование профессиональной личности специалиста, способного:
- интерпретировать и обобщать современные знания новейших теорий в области big-datа и классифицировать основные понятия date-журналистики;
- самостоятельно осуществлять научные исследования в области журналистики данных;
- интерпретировать результаты собственного научного исследования и применять инструменты статистического анализа;
- интегрировать знания на стыке наук информационной технологии и массовой коммуникации в контексте собственного научного исследования;
- обеспечивать результативность образовательного процесса на основе инновационных методов исследования задачи журналистики с использованием источников открытых данных;
- выстраивать собственную программу дальнейшего обучения и научно-исследовательской деятельности по компьютерной лингвистике, визуализации данных и инфографики.
|
Язык обучения
|
русский, казахский, английский
|
Объем кредитов
|
120
|
Присуждаемая академическая степень
|
Магистр
|
Результаты обучения
|
- Аргументировать технологический процесс Big-datа и её применение в журналистике, классифицировать основные понятия data-журналистики о механизмах взаимодействия с конвергентными СМИ по созданию визуальных контентов и аналитики.
- Сравнивать, сопоставлять и решать задачи в сфере статистического анализа и их применение в работе журналиста, анализировать различные типы текстов в рамках исследовательского контекста.
- Проектировать, анализировать и реализовывать проекты с большими данными, обладать базовыми навыками программирования на Python, продемонстрировать работу с источниками информаций.
- Дифференцировать, аргументировать и справляться со сложными вопросами по моделированию и классификации data mining для интеллектуального анализа данных, необходимых для принятия решений в различных сферах журналистики.
- Провести эксперимент, обобщить результаты и управлять задачи в сфере машинного обучения, искусственного интеллекта и глубинного анализа данных с использованием средств математической статистики для создания качественных контентов в масс-медиа сфере.
- Анализировать и интегрировать процесс решения задач со сложными данными, необходимыми для поиска, получения и преобразования контента и их интеграция для интеллектуального анализа. Подготовить проект по созданию и управлению искусственным интеллектом для организации работы дата журналиста.
- Формулировать суждения на основе неполной или ограниченной информации в области проектирования и оценки интерфейсов для визуализации данных и инфографики, для работы конвергентной редакции и управления ею.
- Планировать и осуществлять эксперименты, решать проектные задачи по получению, оценке, интеграции и анализу и визуализации данных в компьютерной лингвистике, применяемых в предметно-ориентированных информационных системах.
- Описывать, обосновывать и презентовать научные результаты по цифровому медиа бизнесу с применением открытых данных и использовать прикладные технологии для обеспечения работы data журналиста.
- Обладать умениями адаптировать, реализовывать, анализировать и компетентно использовать усвоенные знания, позволяющие целостно решать проблемы datа-журналистики и демонстрировать полученные результаты.
- Разрабатывать исследовательские проекты по интерактивной журналистике и digital-стартап с применением мультиймедийных технологий, позволяющих целостно решать задачи журналистики данных.
- Определять направления дальнейшего личностного и профессионального развития, быть способным к объективной оценке своих достижений в сфере data-журналистики.
|
Для абитуриентов
|
https://welcome.kaznu.kz/ru/education_programs/magistracy/speciality/1399
|
Академическая деятельность
|
- – Harriman Institute of Columbia University (США);
- – Oklahoma State University (США);
- – George Mason University (США);
- – University of Michigan (США);
- – American University;
- – University of London (Великобритания);
- – Uniwersytet Mikołaja Kopernika (Польша);
- – University of Adam Mickiewicz (Польша);
- – Hong Kong Baptist University (Гонконг);
- – Istanbul University (Турция);
- – МГУ им. М.В. Ломоносова (Москва, Россия);
- – Санкт-Петербургский государственный университет (Россия);
- – Новосибирский государственный университет (Россия).
|
Научная деятельность
|
- Научно-методологические основыразработки и внедрения информационно-коммуникационных технологий в образовательную систему
- Методы и математические модели оценки научно-инновационных проектов
- Разработка методов и алгоритмов для оптимизационных задач в интеллектуальных системах автоматического контроля и управления.
- «Национальная идея «Мәңгілік ел»: разработка высоких гуманитарных технологий в формировании Нового казахстанского патриотизма».
Подготовку магистрантов осуществляют в рамках научных школ основателей цифровых медиа, аналитической журналистики в Казахстане: М.К. Барманкулова, Н.Омашева, Г.Ж. Ибраевой, С.Х. Барлыбаевой, Г. Султанбаевой, а также научных школ в сфере искуственного Интелекта и BigData М.М.Телемтаева, Т.Н. Биярова , Н.Т. Данаева, У.А. Тукеева.
Научный потенциал кафедр представлен высококвалифицированными специалистами: профессора, доценты, приглашенные зарубежные профессора, сотрудники медийной области, математической кибернетики и информационных систем, который позволяет осуществлять подготовку магистрантов. Профессорско-преподавательский состав представлен отечественными и приглашенными зарубежными специалистами с большим практическим и исследовательским опытом работы.
|
Международная деятельность
|
|
Обеспечение качества (Аккредитация, рейтинг, работа с работодателями)
|
|